디지털 노마드

비대면으로 시작한 AIFFEL. 집계약은 이미 했기 때문에 첫 1주일은 여수에서 수업을 듣다가 이사를 강행, 2주차는 대전 집에서 수업을 들었다. 그러다 자동차명의 이전 때문에 여수에 내려오자마자 깊은 잠을 잤다. 피곤하다고 느끼지는 않았는데, 떨어진 체력 때문에 좀 힘이 들었나 생각이 들었다. ​ 수업은 2주차는 환경설정과 파이썬의 큰 틀을 배우는 1주와는 다르게 어려운 점이 있었다. 그래도 조원들과 함께 고민하고 답을 찾다 보니 이해되지 않는 부분도 알 수 있게 되었다. 이해없이 모방하는 것은 쉬우면서도 아쉬운 부분이 있다. 하지만 수학을 좋아했고 공부했던 나는 이런 시간이 필요함을 안다. 아이펠이 멱살잡고 가는 곳에 따라가야겠다 생각이 든다.

맞은데 바로 맞으면 별로 안 아프거든요?(경험담) 약간 그런 느낌으로 오히려 Lec2보다 숨이 쉬어졌습니다. 지난 시간 linear classification에서 파라미터 w를 배웠습니다. 이번 시간에는 이 w를 정량화해서 평가할 수 있게 하려고 합니다. 즉 어떤 w가 좋은지 판단하기 위함이죠. w가 얼마나 더 좋은지가 아닌, 덜 구린지를 나타낸 것이 Loss function입니다. 이 loss를 구하는 방법은 두가지가 있습니다. 1.SVM 2.Softmax Classification 입니다. svm 먼저 SVM를 봐보면 위의 식처럼 Loss를 정의합니다. max(a, b)는 a와 b중에서 큰 값을 고른다는 이야기입니다. 그렇다면 여기서는 우항이 음수이면 항상 loss는 0으로만 나오겠네요. 그리고 Sj..